TL；DR最佳解决方案是s.replace（'.'，''，1）.isdigit（）

我做了一些比较不同方法的基准测试

def is_number_tryexcept(s):
    """ Returns True if string is a number. """
    try:
        float(s)
        return True
    except ValueError:
        return False
       
import re    
def is_number_regex(s):
    """ Returns True if string is a number. """
    if re.match("^\d+?\.\d+?$", s) is None:
        return s.isdigit()
    return True


def is_number_repl_isdigit(s):
    """ Returns True if string is a number. """
    return s.replace('.','',1).isdigit()

如果字符串不是数字，则except块非常慢。但更重要的是，try-except方法是正确处理科学符号的唯一方法。

funcs = [
          is_number_tryexcept, 
          is_number_regex,
          is_number_repl_isdigit
          ]

a_float = '.1234'

print('Float notation ".1234" is not supported by:')
for f in funcs:
    if not f(a_float):
        print('\t -', f.__name__)

以下项不支持浮点符号“.1234”：

is_number_regex编号科学1='1.000000e+50'科学2=“1e50”print（'不支持科学符号“1.0000000e+50”：'）对于函数中的f：如果不是f（科学1）：打印（'\t-'，f.name）print（'不支持科学符号“1e50”：'）对于函数中的f：如果不是f（科学2）：打印（'\t-'，f.name）

以下各项不支持科学符号“1.0000000e+50”：

is_number_regex编号is_number_repl_isdigit编号以下各项不支持科学符号“1e50”：is_number_regex编号is_number_repl_isdigit编号

编辑：基准结果

import timeit

test_cases = ['1.12345', '1.12.345', 'abc12345', '12345']
times_n = {f.__name__:[] for f in funcs}

for t in test_cases:
    for f in funcs:
        f = f.__name__
        times_n[f].append(min(timeit.Timer('%s(t)' %f, 
                      'from __main__ import %s, t' %f)
                              .repeat(repeat=3, number=1000000)))

测试了以下功能

from re import match as re_match
from re import compile as re_compile

def is_number_tryexcept(s):
    """ Returns True if string is a number. """
    try:
        float(s)
        return True
    except ValueError:
        return False

def is_number_regex(s):
    """ Returns True if string is a number. """
    if re_match("^\d+?\.\d+?$", s) is None:
        return s.isdigit()
    return True


comp = re_compile("^\d+?\.\d+?$")    

def compiled_regex(s):
    """ Returns True if string is a number. """
    if comp.match(s) is None:
        return s.isdigit()
    return True


def is_number_repl_isdigit(s):
    """ Returns True if string is a number. """
    return s.replace('.','',1).isdigit()

这不仅是丑陋和缓慢的，而且显得笨拙。

这可能需要一些时间来适应，但这是一种蟒蛇式的方式。正如已经指出的那样，替代方案更糟糕。但这样做还有一个好处：多态性。

duck类型背后的核心思想是“如果它像鸭子一样走路和说话，那么它就是鸭子。”如果您决定需要对字符串进行子类化，这样您就可以更改确定某个对象是否可以转换为float的方式，该怎么办？或者如果你决定完全测试其他对象呢？您可以在不必更改上述代码的情况下执行这些操作。

其他语言通过使用接口来解决这些问题。我将保存对哪个解决方案更适合另一个线程的分析。不过，重点是python显然是在公式中的鸭子类型方面，如果你打算用python进行大量编程，你可能必须习惯这样的语法（但这并不意味着你当然要喜欢它）。

还有一点您可能需要考虑：与许多其他语言相比，Python在抛出和捕获异常方面非常快（例如，比.Net快30倍）。见鬼，语言本身甚至抛出异常来传达非异常的正常程序条件（每次使用for循环时）。因此，在您注意到一个重大问题之前，我不会太担心这段代码的性能方面。

您可以使用Unicode字符串，它们有一种方法可以满足您的需要：

>>> s = u"345"
>>> s.isnumeric()
True

Or:

>>> s = "345"
>>> u = unicode(s)
>>> u.isnumeric()
True

http://www.tutorialspoint.com/python/string_isnumeric.htm

http://docs.python.org/2/howto/unicode.html

import re
def is_number(num):
    pattern = re.compile(r'^[-+]?[-0-9]\d*\.\d*|[-+]?\.?[0-9]\d*$')
    result = pattern.match(num)
    if result:
        return True
    else:
        return False


​>>>: is_number('1')
True

>>>: is_number('111')
True

>>>: is_number('11.1')
True

>>>: is_number('-11.1')
True

>>>: is_number('inf')
False

>>>: is_number('-inf')
False

强制转换为float并捕获ValueError可能是最快的方法，因为float（）专门用于此。任何其他需要字符串解析（正则表达式等）的操作都可能会比较慢，因为它没有针对该操作进行调整。我的0.02美元。

我知道这是一个特别古老的问题，但我想补充一个答案，我相信这个答案涵盖了投票最高的答案中缺少的信息，对任何发现这一点的人来说都非常有价值：

对于以下每个方法，如果需要接受任何输入，请将它们与计数连接。（假设我们使用的是整数的语音定义，而不是0-255等）

x.isdigit（）用于检查x是否为整数。

x.replace（'-'，''）.idigit（）用于检查x是否为负值。（值机柜台第一位）

x.replace（'.'，''）.idigit（）用于检查x是否为小数。

x.replace（“：”，“”）.idigit（）用于检查x是否为比率。

x.replace（'/'，''，1）.idigit（）用于检查x是否为分数。